Produção de conhecimento: estudo sobre evasão no ensino superior
Durante a criação do PDI e PDTIC da UFF 2018 - 2022, ficaram evidenciadas necessidades de análise sob a produção de indicadores que auxiliem a universidade em seu direcionamento estratégico. Com isso, a Superintendência de Tecnologia da Informação (STI) se posicionou para prover, além de sistemas informatizados para a melhoria de processos da instituição, sistemas analíticos e que principalmente visassem o apoio à Tomada de Decisão.Como fruto dessa iniciativa, conseguimos através do engajamento dos nossos colaboradores, iniciativas que viessem a atender esses critérios. Uma dessas iniciativas se tornou um trabalho de mestrado, que vem sendo apresentado desde o ano passado, através do artigo publicado como "A Brief Review about Educational Data Mining applied to Predict Student’s Dropout" e, mais recentemente, no maior evento de banco de dados da América Latina: o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados; com o título de "Data Warehouse Educacional: Uma visão sobre a Evasão no Ensino Superior".Estas publicações representam parte da pesquisa desenvolvida pelo Gustavo Alexandre, responsável pela área de Gestão e Governança de Dados na STI. O trabalho de mestrado desenvolvido por ele visa construir um modelo de predição, capaz de identificar alunos com risco de evasão. Esta atividade está sendo desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET, orientado pelos professores Diego Brandão e Luiz Tarrataca.O objetivo dessa pesquisa é atender aos anseios da instituição, a fim de apresentar padrões sobre os alunos com perfil de evasão às coordenações de curso para minimizá-la.